Antitachycardia pacing success in implantable cardioverter-defibrillators by patient, device, and programming characteristics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antitachycardia pacing (ATP) is an established implantable cardioverter-defibrillator (ICD) therapy that terminates ventricular tachycardias (VTs) without painful ICD shocks. However, factors influencing ATP success are not well understood. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine ATP success rates by patient, device, and programming characteristics. METHODS: This retrospective analysis of the PainFree SmartShock Technology study included spontaneous ATP-treated monomorphic VT episodes. ATP success rates were calculated for various factors. Also, the relationship of ATP programming on shock burden and syncope were investigated. RESULTS: Of the 2770 enrolled patients (2200 [79%] male; mean age 65 years), 1699 (61%) received an ICD and 1071 (39%) a cardiac resynchronization therapy - defibrillator. ATP had >80% rate of success for terminating VTs overall, with similar rates observed between ICD and cardiac resynchronization therapy - defibrillator devices (82.2% vs 80.3%, respectively; P = .81) as well as between primary and secondary prevention patients with ICDs (77.2% vs 83.9% respectively; P = .25). Arrhythmias with a median cycle length of ≥320 ms had a significantly higher ATP success rate (88.0%; 95% confidence interval 84.8%-90.6%). The cumulative percentage of ATP success increased from 71% at 1 ATP sequence delivered to 87% at ≥8 sequences delivered. Programming more ATP sequences was associated with lower shock burden (P = .0005). There was no evidence that more sequences were associated with higher rates of syncope (P = .16). CONCLUSION: Delivering more ATP sequences resulted in a higher overall success of terminating VTs, while programming more ATP was associated with decreased shock burden and no evidence of increased syncope or acceleration. This suggests that more ATP sequences should be programmed when possible, but confirmation in prospective studies will be necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».